論文の概要: COVI-AgentSim: an Agent-based Model for Evaluating Methods of Digital Contact Tracing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.16004v1
• Date: Fri, 30 Oct 2020 00:47:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-01 17:40:05.374388
• Title: COVI-AgentSim: an Agent-based Model for Evaluating Methods of Digital Contact Tracing
• Title（参考訳）: COVI-AgentSim:デジタル接触追跡手法評価のためのエージェントベースモデル
• Authors: Prateek Gupta, Tegan Maharaj, Martin Weiss, Nasim Rahaman, Hannah Alsdurf, Abhinav Sharma, Nanor Minoyan, Soren Harnois-Leblanc, Victor Schmidt, Pierre-Luc St. Charles, Tristan Deleu, Andrew Williams, Akshay Patel, Meng Qu, Olexa Bilaniuk, Ga\'etan Marceau Caron, Pierre Luc Carrier, Satya Ortiz-Gagn\'e, Marc-Andre Rousseau, David Buckeridge, Joumana Ghosn, Yang Zhang, Bernhard Sch\"olkopf, Jian Tang, Irina Rish, Christopher Pal, Joanna Merckx, Eilif B. Muller, Yoshua Bengio
• Abstract要約: COVI-AgentSimは、ウイルス学、病気の進行、社会的接触ネットワーク、移動パターンに基づくエージェントベースのコンパートメンタルシミュレータである。 1)バイナリテスト結果に基づいてバイナリレコメンデーションを割り当てる標準バイナリコンタクトトレース (BCT) と,2) 多様な特徴に基づいてグレードレベルのレコメンデーションを割り当てる特徴ベースコンタクトトレース (FCT) のルールベースの手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.68882022019272
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid global spread of COVID-19 has led to an unprecedented demand for effective methods to mitigate the spread of the disease, and various digital contact tracing (DCT) methods have emerged as a component of the solution. In order to make informed public health choices, there is a need for tools which allow evaluation and comparison of DCT methods. We introduce an agent-based compartmental simulator we call COVI-AgentSim, integrating detailed consideration of virology, disease progression, social contact networks, and mobility patterns, based on parameters derived from empirical research. We verify by comparing to real data that COVI-AgentSim is able to reproduce realistic COVID-19 spread dynamics, and perform a sensitivity analysis to verify that the relative performance of contact tracing methods are consistent across a range of settings. We use COVI-AgentSim to perform cost-benefit analyses comparing no DCT to: 1) standard binary contact tracing (BCT) that assigns binary recommendations based on binary test results; and 2) a rule-based method for feature-based contact tracing (FCT) that assigns a graded level of recommendation based on diverse individual features. We find all DCT methods consistently reduce the spread of the disease, and that the advantage of FCT over BCT is maintained over a wide range of adoption rates. Feature-based methods of contact tracing avert more disability-adjusted life years (DALYs) per socioeconomic cost (measured by productive hours lost). Our results suggest any DCT method can help save lives, support re-opening of economies, and prevent second-wave outbreaks, and that FCT methods are a promising direction for enriching BCT using self-reported symptoms, yielding earlier warning signals and a significantly reduced spread of the virus per socioeconomic cost.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的な普及は、感染拡大を緩和するための効果的な方法に対する前例のない需要をもたらし、様々なデジタル接触追跡法(DCT)がソリューションの構成要素となっている。 情報提供された公衆衛生選択を行うには,dct法の評価と比較を可能にするツールが必要である。 covi-agentsimと呼ばれるエージェントベースのコンパートメントシミュレータを導入し,実験的な研究から得られたパラメータに基づいて,ウイルス学,疾患進行,ソーシャル・コンタクト・ネットワーク,モビリティ・パターンの詳細な考察を行う。 我々は、COVI-AgentSimが現実的なCOVID-19拡散動態を再現できる実データと比較し、感度解析を行い、接触追跡手法の相対的性能が様々な設定で一致していることを検証する。 我々はCOVI-AgentSimを用いて費用対効果の分析を行う。 1)バイナリテスト結果に基づいてバイナリレコメンデーションを割り当てる標準バイナリコンタクトトレース(BCT) 2) 特徴に基づく接触追跡 (FCT) のルールベースの手法で, 多様な特徴に基づくレコメンデーションのグレードレベルを割り当てる。 いずれのDCT法も疾患の拡散を一貫して減少させ,BCTに対するFCTの優位性は広範囲な採用率で維持されている。 特徴に基づく接触追跡手法は、社会経済的コスト(生産時間損失)当たりの障害調整寿命(DALY)を回避する。 以上の結果から,dct法は人命の節約,経済の再開支援,第2波のアウトブレイクの防止に有効であり,fct法は自己報告症状を用いてbctを増強し,早期の警告信号と社会経済的コスト当たりのウイルスの拡散を著しく減少させる有望な方向性であることが示唆された。

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